基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法

1.本发明涉及汽车主动悬架控制领域，特别涉及基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法。


背景技术：

2.悬架作为汽车车身与车轮之间的连接装置，可以承载车身重量，衰减来自路面激励传递到车身的振动，是影响汽车乘坐舒适性与安全性的关键系统。主动悬架是在传统被动悬架的基础上，在车身与车轮之间安装了平行于减振器的作动器，如电机、液压、液压-气压混合作动器等。主动悬架系统可根据传感器的实时反馈信号，利用所设计的控制算法，获得在不同行驶工况下各作动器输出的最优控制力，从而改善悬架性能，因此开发优良的控制算法一直是汽车主动悬架研究的热点。
3.近年来，国内外研究人员研究了各种主动悬架控制方法，包括全状态反馈控制、最优控制、鲁棒控制和滑模控制等，各种控制方法都各有优劣，研究难点在于主动悬架控制模型存在的非线性和部分系统参数随时间变化的不确定性，具体包括传感器精度误差不确定性、悬架刚度和减振器阻尼的非线性、簧载质量和外界干扰的不确定性等，这些因素影响主动悬架控制的准确性和鲁棒性。据此，本文提出了基于自适应反演快速终端滑模的主动悬架控制方法，可有效提高汽车行驶平顺性。


技术实现要素：

4.本发明需要解决的技术问题是在控制模型存在非线性和随时间变化的不确定性的条件下，设计主动悬架作动器控制力的控制律，使得车身的垂直运动及俯仰运动仍可以较好地隔离路面激励带来的影响，使系统在较短时间内达到稳定状态。
5.为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
6.基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，包括以下步骤：
7.步骤1、建立非线性半车主动悬架模型动态方程；
8.步骤2、确定车辆理想垂向及俯仰运动轨迹x
1d
、x
3d
，特别的，本发明拟定车辆理想垂向加速度及俯仰运动角加速度均为零；
9.步骤3、建立非奇异积分滑模面，同时将基于状态变量的系统状态空间模型转化为基于选定滑模面的状态空间模型；
10.步骤4、基于反演滑模控制方法设计车辆垂向运动虚拟控制力控制律；
11.步骤5、基于自适应控制方法设计鲁棒项自适应控制律u
as1
代替步骤4中的u
s1
，同时更新步骤4设计的所述车辆垂向运动虚拟控制力控制律；
12.步骤6、重复步骤4-5，设计车辆俯仰运动虚拟控制力矩控制律
13.步骤7、计算所述前、后主动悬架作动器输出力u1、u2。
14.优选的，步骤1中，
15.非线性半车主动悬架模型动态方程为：
[0016][0017]
m为车辆簧上质量，δm为簧上质量不确定部分，zc为车辆垂向位移，为二次求导，uz为车辆垂向运动虚拟控制力，f
kf
、f
kr
为前主动悬架的弹簧弹性力和阻尼力，f
cf
、f
cr
为后主动悬架的弹簧弹性力和阻尼力，δf为车辆垂向运动未知干扰力，i为车辆俯仰运动转动惯量，δi为转动惯量不确定部分，为车辆俯仰角，为车辆俯仰运动虚拟控制力矩，a、b分别为前、后主动悬架中心到车辆簧上质量中心的距离，δm为俯仰运动未知干扰力矩；
[0018]
且f
kf
、f
kr
和f
cf
、f
cr
的表达式如下：
[0019][0020]
其中，z1、z2为簧下质量前、后位移，为一次求导，kf、kr为前、后弹性力刚度系数，cf、cr为前、后阻尼力阻尼系数；
[0021]
假设所述前、后作动器的输出力分别为u1、u2，则有车辆垂向运动虚拟控制力uz与车辆俯仰运动虚拟控制力矩
[0022][0023]
定义状态变量x1,x2,x3,x4:
[0024][0025]
将非线性半车主动悬架模型动态方程改写为：
[0026][0027]
其中：
[0028]
变量f(x1,x2,x3,x4)＝-f
kf-f
kr-f
cf-f
cr
，变量m(x1,x2,x3,x4)＝-a(f
kf
+f
cf
)+b(f
kr
+f
cr
)，变量变量
[0029]
优选的，步骤3中：
[0030]
定义跟踪误差e1＝x
1-x
1d
，e3＝x
3-x
3d
，非奇异积分滑模面表达式为：
[0031][0032]
其中：s1和s2为滑模面，参数k1,k2,k3,k4,λ1,λ2,p1,p2,q1,q2为滑模面参数，均为正标量，且有：
[0033][0034]
因此：
[0035][0036]
基于选定滑模面的状态空间模型为：
[0037][0038]
其中s1～s6为基于所选滑模面s1，s4的三阶状态空间模型的状态变量；所述基于选定滑模面的状态空间模型中变量f1(e1,e2)，g1(e2)，f2(e1,e2)，g2(e4)的表达式为：
[0039][0040]
优选的，步骤4中：
[0041]
定义坐标变化：
[0042][0043]
其中μ1，μ2为过程虚拟控制量；θ1，θ2，θ3为过程虚拟控制误差；
[0044]
4.1、设计虚拟控制量μ1(t)：
[0045]
根据坐标变化有引入lyapunov函数设计μ1＝-ξ1θ1，参数ξ1＞0，则：
[0046][0047]
这表明只要θ2＝0，θ1将是渐近稳定的；
[0048]
4.2、设计虚拟控制量μ2(t)：
[0049]
根据坐标变化有引入lyapunov函数设计μ2(t)＝-ξ2θ
2-θ1+ξ1s2，参数ξ2＞0，则：
[0050][0051]
这表明只要θ3＝0，θ1与θ2将是渐近稳定的；
[0052]
4.3、设计车辆垂向运动虚拟控制力控制律uz(t)：引入lyapunov函数则有：
[0053][0054]
设计其中鲁棒项u
s1
＝mg
1-1
(e2)∫((δ1+ε1)sign(θ3))，sign(θ3)为θ3的符号函数，且参数
[0055]
因此：
[0056][0057]
这表明θ1、θ2和θ3将在有限时间内收敛到0。
[0058]
优选的，步骤6中：
[0059]
定义以下坐标变化：
[0060][0061]
其中设计过程虚拟控制量μ4(t)＝-ξ4θ4(t),ξ4＞0，μ5(t)＝-ξ5θ5(t)-θ4(t)+ξ4s5,ξ5＞0；
[0062]
设计车辆俯仰运动虚拟控制力矩控制律表达式为：
[0063][0064]
其中滑模鲁棒项自适应控制律u
as2
为：
[0065][0066]
其中自适应控制律参数γ2＞0。
[0067]
优选的，步骤7中：
[0068]
前、后主动悬架作动器输出力u1、u2如下：
[0069][0070]
由于采用了上述技术方案，本发明取得的有益效果是：
[0071]
本发明考虑了车辆在实际运动过程中由于具体传感器精度误差、悬架刚度和减振器阻尼的非线性、簧载质量和外界干扰的不确定性等导致的主动悬架控制模型存在的非线性和不确定性问题，公开了基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，保证了在系统存在不确定性干扰时，仍然是稳定可控的，车身的垂直运动及俯仰运动仍可以较好地隔离路面激励带来的影响，同时因为采用了快速终端滑模控制，保证了系统可以在有
限时间内快速达到稳定，极大地提高了汽车的乘坐舒适性与行驶安全性。
附图说明
[0072]
图1是本发明控制算法流程图；
[0073]
图2是本发明建立的半车主动悬架模型图；
[0074]
图3是本发明车身垂向位移仿真试验结果图；
[0075]
图4是本发明车身俯仰角仿真试验结果图。
具体实施方式
[0076]
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
[0077]
基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0078]
步骤1、建立非线性半车主动悬架模型，所述非线性半车主动悬架模型动态方程如下：
[0079][0080]
其中f
kf
、f
kr
和f
cf
、f
cr
分别为前、后主动悬架的弹簧弹性力和阻尼力，表达式如下：
[0081][0082]
其中，zc为车辆垂向位移，为车辆俯仰角；m为车辆簧上质量，δm为簧上质量不确定部分；i为车辆俯仰运动转动惯量，δi为转动惯量不确定部分；δf为车辆垂向运动未知干扰力，δm为俯仰运动未知干扰力矩；a、b分别为前、后主动悬架中心到车辆簧上质量中心的距离；uz为车辆垂向运动虚拟控制力，为车辆俯仰运动虚拟控制力矩。
[0083]
所述虚拟控制力与力矩由安装在前、后主动悬架上的前、后作动器产生，所述前、后作动器输出力u1、u2与所述虚拟控制力与力矩的关系如下：
[0084][0085]
定义状态变量：
[0086][0087]
则所述非线性半车主动悬架模型动态方程可改写为下列状态空间形式：
[0088][0089]
其中，f(x1,x2,x3,x4)＝-f
kf-f
kr-f
cf-f
cr
，m(x1,x2,x3,x4)＝-a(f
kf
+f
cf
)+b(f
kr
+f
cr
)，)，
[0090]
步骤2，确定车辆理想垂向及俯仰运动轨迹x
1d
、x
3d
，一般而言，车辆理想垂向加速
度及俯仰运动角加速度均为零；
[0091]
步骤3，建立非奇异积分滑模面，同时将基于状态变量的系统状态空间模型转化为基于选定滑模面的状态空间模型；
[0092]
定义跟踪误差e1＝x
1-x
1d
，e3＝x
3-x
3d
，则所述非奇异积分滑模面表达式如下：
[0093][0094]
其中k1,k2,k3,k4,λ1,λ2,p1,p2,q1,q2为控制器参数，均为正标量，且满足条件：
[0095][0096]
因此
[0097][0098]
所述基于选定滑模面的状态空间模型为：
[0099][0100]
其中
[0101][0102]
步骤4，基于反演滑模控制方法设计车辆垂向运动虚拟控制力控制律；
[0103]
定义以下坐标变化：
[0104][0105]
其中μ1(t)，μ2(t)为过程虚拟控制量。
[0106]
4.1设计虚拟控制量μ1(t)：
[0107]
根据所述坐标变化有引入lyapunov函数设计所述μ1(t)＝-ξ1θ1(t)，ξ1＞0，则：
[0108][0109]
这表明只要θ2＝0，θ1将是渐近稳定的；
[0110]
4.2设计虚拟控制量μ2(t)：
[0111]
根据所述坐标变化有引入lyapunov函数设计所述μ2(t)＝-ξ2θ2(t)-θ1(t)+ξ1s2，ξ2＞0，则：
[0112][0113]
这表明只要θ3＝0，θ1与θ2将是渐近稳定的；
[0114]
4.3设计车辆垂向运动虚拟控制力控制律uz(t)：
[0115]
引入lyapunov函数则：
[0116][0117]
设计所述其中鲁棒项u
s1
＝mg
1-1
(e2)∫((δ1+ε1)sign(θ3))，且
[0118]
因此：
[0119][0120]
这表明θ1、θ2和θ3将在有限时间内收敛到0。
[0121]
步骤5，基于自适应控制方法设计鲁棒项自适应控制律u
as1
代替步骤4中的u
s1
，同时更新步骤4设计的所述车辆垂向运动虚拟控制力控制律；
[0122]
定义估计误差其中为δ1的近似估计值，引入lyapunov函数γ1＞0，设计所述鲁棒项自适应控制律为：
[0123][0124]
其中
[0125]
则：
[0126][0127]
这表明θ1、θ2和θ3将在有限时间内收敛到0。
[0128]
步骤6，重复步骤4-5，设计车辆俯仰运动虚拟控制力矩控制律
[0129]
同样定义以下坐标变化：
[0130][0131]
其中设计过程虚拟控制量μ4(t)＝-ξ4θ4(t)(ξ4＞0)，μ5(t)＝-ξ5θ5(t)-θ4(t)+ξ4s5(ξ5＞0)。
[0132]
设计所述车辆俯仰运动虚拟控制力矩控制律表达式为：
[0133][0134]
其中滑模鲁棒项自适应控制律u
as2
为：
[0135][0136]
其中
[0137]
步骤7，计算所述前、后主动悬架作动器输出力u1、u2：
[0138][0139]
为了验证本方法的可行性与有效性，利用carsim与simulink平台进行了联合仿真试验，设置了四个阶跃路面激励，并将利用本发明方法进行主动悬架控制的仿真结果与无控制时的仿真结果进行对比，如图3所示为车身垂向位移变化量试验结果，如图4为车身俯仰角试验结果，可以看出，利用本发明公开的主动悬架控制方法有效镇定了车辆垂向及俯仰运动。
[0140]
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

技术特征：
1.基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立非线性半车主动悬架模型动态方程；步骤2、确定车辆理想垂向及俯仰运动轨迹x
1d
、x
3d
；步骤3、建立非奇异积分滑模面，同时将基于状态变量的系统状态空间模型转化为基于选定滑模面的状态空间模型；步骤4、基于反演滑模控制方法设计车辆垂向运动虚拟控制力控制律；步骤5、基于自适应控制方法设计鲁棒项自适应控制律u
as1
代替步骤4中的u
s1
，同时更新步骤4设计的所述车辆垂向运动虚拟控制力控制律；步骤6、重复步骤4-5，设计车辆俯仰运动虚拟控制力矩控制律步骤7、计算所述前、后主动悬架作动器输出力u1、u2。2.如权利要求1所述的基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，其特征在于，步骤1中，非线性半车主动悬架模型动态方程为：m为车辆簧上质量，δm为簧上质量不确定部分，z
c
为车辆垂向位移，为二次求导，u
z
为车辆垂向运动虚拟控制力，f
kf
、f
kr
为前主动悬架的弹簧弹性力和阻尼力，f
cf
、f
cr
为后主动悬架的弹簧弹性力和阻尼力，δf为车辆垂向运动未知干扰力，i为车辆俯仰运动转动惯量，δi为转动惯量不确定部分，为车辆俯仰角，为车辆俯仰运动虚拟控制力矩，a、b分别为前、后主动悬架中心到车辆簧上质量中心的距离，δm为俯仰运动未知干扰力矩；且f
kf
、f
kr
和f
cf
、f
cr
的表达式如下：其中，z1、z2为簧下质量前、后位移，为一次求导，k
f
、k
r
为前、后弹性力刚度系数，c
f
、c
r
为前、后阻尼力阻尼系数；假设所述前、后作动器的输出力分别为u1、u2，则有车辆垂向运动虚拟控制力u
z
与车辆俯仰运动虚拟控制力矩俯仰运动虚拟控制力矩定义状态变量x1,x2,x3,x4:x1＝z
c
,将非线性半车主动悬架模型动态方程改写为：
其中：变量f(x1,x2,x3,x4)＝-f
kf-f
kr-f
cf-f
cr
，变量m(x1,x2,x3,x4)＝-a(f
kf
+f
cf
)+b(f
kr
+f
cr
)，变量变量3.如权利要求2所述的基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，其特征在于，步骤3中：定义跟踪误差e1＝x
1-x
1d
，e3＝x
3-x
3d
，非奇异积分滑模面表达式为：其中：s1和s2为滑模面，参数k1,k2,k3,k4,λ1,λ2,p1,p2,q1,q2为滑模面参数，均为正标量，且有：因此：基于选定滑模面的状态空间模型为：其中s1～s6为基于所选滑模面s1，s4的三阶状态空间模型的状态变量；所述基于选定滑模面的状态空间模型中变量f1(e1,e2)，g1(e2)，f2(e1,e2)，g2(e4)的表达式为：4.如权利要求3所述的基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，其特征在于，步骤4中：定义坐标变化：其中μ1，μ2为过程虚拟控制量；θ1，θ2，θ3为过程虚拟控制误差；4.1、设计虚拟控制量μ1(t)：
根据坐标变化有引入lyapunov函数设计μ1＝-ξ1θ1，参数ξ1＞0，则：这表明只要θ2＝0，θ1将是渐近稳定的；4.2、设计虚拟控制量μ2(t)：根据坐标变化有引入lyapunov函数设计μ2(t)＝-ξ2θ
2-θ1+ξ1s2，参数ξ2＞0，则：这表明只要θ3＝0，θ1与θ2将是渐近稳定的；4.3、设计车辆垂向运动虚拟控制力控制律u
z
(t)：引入lyapunov函数则有：设计其中鲁棒项u
s1
＝mg
1-1
(e2)∫((δ1+ε1)sign(θ3))，sign(θ3)为θ3的符号函数，且参数ε1＞0，ξ3＞0；因此：这表明θ1、θ2和θ3将在有限时间内收敛到0。5.如权利要求4所述的基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，其特征在于，步骤6中：定义以下坐标变化：其中设计过程虚拟控制量μ4(t)＝-ξ4θ4(t),ξ4＞0，μ5(t)＝-ξ5θ5(t)-θ4(t)+ξ4s5,ξ5＞0；设计车辆俯仰运动虚拟控制力矩控制律表达式为：其中滑模鲁棒项自适应控制律u
as2
为：
其中自适应控制律参数γ2＞0。6.如权利要求5所述的基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，其特征在于，步骤7中：前、后主动悬架作动器输出力u1、u2如下：

技术总结
本发明属于汽车主动悬架控制领域，公开了基于自适应反演快速终端滑模的汽车主动悬架控制方法，包括以下步骤：步骤一、建立非线性半车主动悬架模型；步骤二、确定车辆理想垂向及俯仰运动轨迹；步骤三、建立非奇异积分滑模面，同时建立基于选定滑模面的状态空间模型；步骤四、基于反演滑模控制方法设计车辆垂向运动虚拟控制力控制律；步骤五、基于自适应控制方法设计滑模鲁棒项自适应控制律；步骤六、重复步骤四-五，设计车辆俯仰运动虚拟控制力矩控制律；步骤七、计算左、右主动悬架作动器输出力。本发明可有效应对控制模型存在的非线性和不确定性问题，使车身的垂向运动及俯仰角运动在较短时间内达到稳定状态。较短时间内达到稳定状态。较短时间内达到稳定状态。


技术研发人员：李丹阳 赵又群 虞志浩 林棻
受保护的技术使用者：南京航空航天大学
技术研发日：2023.05.10
技术公布日：2023/8/4